【摘 要】
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针对航空航天、汽车装配等高端制造领域对姿态测量的迫切需求，提出一种面向激光跟踪仪的快速高精度姿态测量方法，利用深度学习结合视觉PnP模型实现了激光跟踪过程中被测件姿态的自动测量。针对PnP姿态求解模型所需的3D特征点和2D特征点之间的对应关系难以直接确定的问题，设计了一个特征提取网络用于提取特征点对应的高维特征，采用最优传输理论确定特征向量之间的联合概率分布，从而完成3D-2D特征点的自动匹配；使
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（No.2019YFB1310100）；
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针对航空航天、汽车装配等高端制造领域对姿态测量的迫切需求，提出一种面向激光跟踪仪的快速高精度姿态测量方法，利用深度学习结合视觉PnP模型实现了激光跟踪过程中被测件姿态的自动测量。针对PnP姿态求解模型所需的3D特征点和2D特征点之间的对应关系难以直接确定的问题，设计了一个特征提取网络用于提取特征点对应的高维特征，采用最优传输理论确定特征向量之间的联合概率分布，从而完成3D-2D特征点的自动匹配；使用Ransac-P3P结合EPnP算法对匹配好的3D特征点和2D像素点进行姿态求解，获得高精度的姿态信息；在此基础上，利用隐式微分理论计算PnP求解过程的雅克比矩阵，从而将PnP姿态求解模型集成到网络中并指导网络训练，实现了深度网络匹配能力与PnP模型姿态求解能力的优势互补，提高了解算精度。最后，制作了一个含有丰富标注信息的数据集，用于训练面向激光跟踪仪的姿态测量网络。基于高精度二维转台进行了姿态测量实验，结果表明，该方法在3 m处对俯仰角的测量精度优于0.31°，横滚角精度优于0.03°，单次测量耗时约40 ms，能够实现激光跟踪仪的高精度姿态测量。
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